日経記事；『IT２強、牙城攻め合う アマゾン、広告収入２倍 グーグルはクラウド拡大』に関する考察

                                                    2018年１０月２７日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

１０月２７日付の日経新聞に、『IT２強、牙城攻め合う アマゾン、広告収入２倍　グーグルはクラウド拡大』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

本記事の冒頭部分は、以下の通りです。

『アマゾン・ドット・コムとグーグルの米IT（情報技術）２強がお互いの得意市場を攻め合っている。アマゾンが25日発表した2018年７～９月期決算では広告収入が倍増した。グーグルの背中は遠いが、消費者の購買情報を握るアマゾンは一定の脅威になる。グーグルはアマゾンが首位のクラウド市場を開拓し、存在感を高めている。。。』

ここ数年間、米大手IT企業の頭文字を集めた呼称として、GAFMAという文字がインターネット上でひんぱんに使われています。

GAFMAは、「 Google」「Amazon」「 Facebook」「Microsoft」「Apple」のことを意味しています。

この５社のIT企業は、それぞれの事業基盤を世界市場で確立しているプラットフォーマーになります。

プラットフォーマーの説明は、コトバンクのWebサイトに以下のように説明されています。
『企業や個人などが、特定のインターネットサイトなどの利用者を対象に、販売や広告などのビジネスを展開したり、情報発信したりする際のサービスやシステムといった基盤(プラットフォーム)を提供する事業者。事業者が、自身が提供するプラットフォーム上でビジネスなどを行うことはほとんどない。。。』

特に、最近、ビジネス規模が急拡大している「 Google」「Apple」「 Facebook」「Amazon」の４社を、GAFAと呼ぶようになっています。

各IT企業のプラットフォームは、以下のようになります。
Google：検索エンジン
Apple：デジタル機器
Facebook：SNS
Amazon：インターネット通販

本日の記事は、この４社からGoogleとAmazonについて書いています。この記事のポイントは、GoogleとAmazonがお互いのプラットフォームに攻め込みつつあることです。

商品やサービスを購入するときに、商品名などで検索すると、Amazonなどのインターネット通販サイトが上位表示されます。

また、商品購入を検討しているときには、Amazonのインターネット通販サイト内の検索エンジンから探すことが一般的になっています。

そうなると、今までGoogleの検索エンジンサイトで広告宣伝を行っていた企業が、Amazonのインターネット通販サイトに広告宣伝を行うことは、極めて合理的です。

私の経験では、支援先企業が米Amazonのインターネット通販サイトで商品販売を始めてから、一定程度知名度が上がると、Amazonのサイトに直接アクセスして購入される比率が、全売上の約７０％になります。

残りの３０％は、Googleの検索エンジンから自社の英語版Webサイトに入って来て、自社の英語版サイトの商品ページから、Amazonのインターネット通販サイトに移動して購入するパターンです。

海外向けインターネット通販でのビジネスでは、BtoCおよびBtoBの両タイプのビジネスでも、AmazonとGoogleの両方のプラットフォームを、しっかりと使いこなすことが重要であり、必要なことです。

Googleは、最近、本日の記事にありますように、クラウドサービス事業の拡大を積極的に行っています。

その結果、Googleのクラウドサービス事業の売上は、拡大し続けています。

現在、世界市場でのクラウドサービス事業の覇者は、Amazonです。AmazonのAWSが最も大きなシェアを獲得しています。

そのAmazonの牙城に、GoogleやMicrosoftなどが挑んでおり、それぞれシェアを伸ばしています。

GoogleとAmazonの競合は、今後、お互いのプラットフォームに入り込んでいく形で、ますます先鋭化するとみています。

この激しい競争は、両方のプラットフォームを活用してビジネスを行っている企業や個人には、より多く、かつ有益なサービスが提供されることになります。

国内ベンチャー・中小企業が、米欧アセアン地域で、新規事業立上や海外販路開拓・集客を行うときに、GoogleとAmazonの両方のプラットフォームを有効に活用できれば、このような事業展開が容易に可能になります。

Amazonの場合、最近、BtoBタイプのビジネス分野でのインターネット通販サイトであるAmazon　Businessを積極的に行っています。

このAmazon　Businessを、支援先企業が使い始めた結果、使い勝手が良く、将来的には、既存の海外販売会社との契約を打ち切っても問題ないことが確認されるようになりました。

多くの国内ベンチャー・中小企業が、海外販路開拓・集客を行うときに直面するのが、自社の商品・サービスの知名度がまったくないことです。

この課題は、米Google.comの検索エンジン対策を想定して、自社の英語版WebサイトのTopページやProductsページのコンテンツをしっかりと作り込めば、自社の商品・サービスの知名度がなくても、海外の潜在顧客が自社の英語版Webサイトにたどり着いてくれます。

また、Googleの翻訳エンジン性能も、最近、大幅に向上しており、英語が不得意な企業でも、海外企業や顧客とのeメールもしくは、チャットツールでの会話ができるようになっています。

今後、GoogleとAmazonの競合の結果、さらに利便性が向上すれば、国内ベンチャー・中小企業にとっては、新規事業立上や海外販路開拓・集客を行う上での物理的な障害がさらに低くなります。

このような視点から、GoogleとAmazonの今後の事業展開に注目していきます。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『日米欧で「データ貿易圏」 情報流通へルール作り 台頭する中国を意識』に関する考察

                                                 2018年１０月２０日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

１０月１９日付の日経新聞に、『日米欧で「データ貿易圏」 情報流通へルール作り 台頭する中国を意識』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

本記事の冒頭部分は、以下の通りです。

『日本政府が米国や欧州連合（EU）と国境を越えるデータの流通でルールづくりを目指すことが分かった。個人や企業の情報を保護しながら人工知能（AI）などに安全に利用する仕組みをつくる。今年はEUの情報保護規制やフェイスブックの情報流出で米IT（情報技術）大手の戦略にほころびが生じた。台頭する中国とのデータの「貿易圏」争いを意識し、日米欧で連携を狙う。。。』

この記事の趣旨は、個人情報保護や基本的人権の尊重を優先する政治体制を取っている国や地域間で、個人や企業などの情報の保管、扱い、保護の仕方などについて合理的な仕組み作りを始めることです。

私は、経営コンサルタントとして、国内ベンチャーや中小企業の新規事業立上や欧米アセアン地域での販路開拓・集客の支援を行っています。

最近、実感していますのは、どの事業分野でも、インターネットやIT無しのビジネス展開は、不可能になっていることです。

また、さらに、インターネットやITをフル活用するのは、当然のことであり、このプラットフォームや各種のITツールの中に、人工知能（AI)やIoT対応が当たり前のように入り込み始めていることです。

現在の人工知能（AI)の主流は、機械学習方式です。機械学習machine learning）は、最近のウィキペディアに以下のように説明されています。

『人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。

センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。。。』

この機械学習方式は、我々が毎日使っているGoogleの検索エンジンや翻訳エンジンなどに採用されており、多くの人が使うほど、これらのエンジン能力が高まるようになっています。

これは、機械学習方式のやり方の一つとして、大量のデータ活用から解析、予測などの知見を得る仕組みになっていることによります。

米国の大手IT企業である、アマゾン、グーグル、アップル、フェースブック、マイクロソフトなどが、世界市場で圧倒的な強みをもっているのは、これらの会社の事業基盤をプラットフォーム化していることによります。

同時に、このプラットフォームは、毎日多くのユーザーが使用していることにより、大量のデータ蓄積が行われており、機械学習方式のAIがそれだけ賢くなっているのです。

最近、私は上記大量データ活用に関して、下記のブログ・コラムを書いています。

・日経記事；『トヨタ・ソフトバンク、移動データ活用で提携 新会社で新サービス創出』に関する考察　[何故アライアンスが必要なの？] 2018年１０月５日

・日経記事；『モノの流れ、データ共有　メーカーや物流一括で 生産・配送を効率化。。。』に関する考察　[インターネット・IT]2018年１０月７日

・日経記事;『無人タクシー、ルール整備 高度な自動運転「レベル４」　経産省と国交省月内着手』に関する考察　[何故アライアンスが必要なの？]2018年１０月１７日

これは、いたるところで、大量データを使用する機械学習方式のAI活用が急増していることを意味しています。

同時に、AI活用をしっかりやらないと、国内ベンチャー、中小、中堅、大手のすべての企業が、国内外で戦えない状況になりつつあります。

韓国の人工知能専門企業のセルバスAI(https://www.selvasai.com/en/)は、今年４月１８日～２０日に、東京ビッグサイトで開催されたヘルスケアIT展示会「HealthCare IT 2018」に出展しました。

この会社の「セルビーチェックアップ」商品は、機械学習方式の技術が適用された疾病予測サービスです。

健診データ（150万人とされています）をこのアプリケーションソフトに入力すると、４年以内に６大がんや脳心血管疾患、糖尿病、認知症など主な成人病にかかる確率の予測結果が提示されます。

セルバスAIは、この技術により、「CES 2018 イノベーション賞(Innovations Awards)」を受賞しています。

このように、ベンチャーであっても、AI活用を的確に行えば、新規事業立上を行え、大手企業とも対等に渡り合える状況になります。

この機械学習方式のAI活用を行う上で最も重要になるのが、データ蓄積・活用です。

この視点から、本日の記事にありますように、政府が、欧米と個人や企業、産業に関するデータの蓄積・活用で、共通認識をもって共通なルール作りを行うことは、大きな意義があります。

日本は、2018年中に、EUが定める個人情報保護規定であるGDPRについて、EUから「十分性認定」を受けることができるための文書に署名する予定になっています。

この十分性認定が発行されると、国内企業は、EUと同じ条件下で個人情報保護を行いながら、個人情報を扱うことができます。

ベンチャーや中小企業が、AI活用を行う敷居は、非常に低くなっています。このAI活用により、自社商品・サービスの強み、新規性、差別化・差異化を可能にするポイントなどを、どう生み出していくかが、ベンチャーや中小企業に問われます。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『日本のＩＴ投資 不足深刻 2025年、システム６割が老朽化』に関する考察

                                                    2018年１０月１４日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

１０月１４日付の日経新聞に、『日本のＩＴ投資 不足深刻 2025年、システム６割が老朽化』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

当該記事の冒頭部分は、以下の通りです。

『日本企業のＩＴ（情報技術）投資が足りない。新しい製品やサービスをつくるためのシステム投資は鈍く、限られた投資の大半が古いシステムの保守や点検にまわっている。経済産業省は2025年には６割の日本企業で基幹システムが老朽化すると推計した。ビッグデータや人工知能（ＡＩ）を使うビジネスに、多くの日本企業が乗り遅れる恐れがある。。。』

この記事の論点は、今まで多くの調査結果で指摘されてきたことであり、今更ながらの指摘との印象をもちます。

私は、毎年、総務省が公表しています「情報通信白書」を読んでいます。2018年度版は、下記Webサイトから入手・閲覧可能です。
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/pdf/index.html

この情報通信白書では、毎回、国内企業のIT投資内容と、米国、イギリス、ドイツなどの他の先進国企業のIT投資を比較しています。

ここ数年の間、この情報通信白書では、国内企業のIT投資は、米欧企業のIT投資と比較すると、新規事業立上や自社の事業内容の強化といった、前向きの積極的な投資姿勢の低さを指摘しています。

これは、一般的に国内大手企業の場合、ITを経営管理システムや工場内の製造管理システムなど、経営管理や効率化を主目的に行っていることが、主要因になっています。

したがって、多くの国内大手企業は、古いWindowsOSやアプリケーションソフトを使い続けています。いわゆるレガシーシステムと言われているものになります。

多くの国内企業が、レガシーシステムを後生大事に使っているのは、ITを単なる経営管理や経営合理化などの内向き目的のコストと考えており、このために余計なコストをかけない姿勢でいることによります。

これに対して、米欧企業の多くは、ITを新規事業立上や新商品・サービスの開発・実用化、既存事業分野の再強化など、前向き、あるいは攻撃的な目的に活用する姿勢を鮮明にしています。

米欧企業のIT投資は、新商品・サービスの開発・実用化の投資と同じ意味をもちます。

私は、自分の支援先であるベンチャーや中小企業に、紙中心の業務を止めて、ITツールを徹底的に使いこなして、経営の効率を上げるとともに、徹底的な差別化・差異化を可能にする商品・サービスの開発・実用化に、ITツールを活用することを勧めています。

今は、自社内にサーバーやサーバーの保守管理要員を行わなくても、クラウドサービスを活用することで、固定費負担を軽くして、各種のITツールを使えるようになっています。

商品・サービスの顧客への提供のやり方や広告宣伝やり方も、インターネットやITをフル活用すれば、ベンチャーや中小企業でも国内外の市場で事業展開が可能です。

特に、米欧アセアン市場では、ベンチャーや中小企業でも、徹底的な差別化・差異化を可能にする商品・サービスを提供できれば、企業の規模や社歴がなくても、十分に事業展開が可能です。

今後、ITツールの中に、人工知能（AI)、IoT、ブロックチェーンなどが、一般的に使える形で普及していきます。

これらのITツールをフル活用して、自社の事業基盤の再構築、新規事業立上や米欧アセアン地域での販路開拓・集客を行う姿勢が極めて重要になります。

ITツールを使いこなせない企業は、世界市場で勝ち残ることは、極めて困難になります。

ベンチャーや中小企業は、フットワーク良く動けますので、費用対効果を意識しながら、地に足のついたやり方で、インターネットやITをフル活用する積極的な姿勢が重要であり、そのことが事業立上や拡大につながります。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『モノの流れ、データ共有 メーカーや物流一括で 生産・配送を効率化。。。』に関する考察

                                                   2018年１０月７日

皆様、
こんにちは。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

１０月６日付の日経新聞に、『モノの流れ、データ共有　メーカーや物流一括で 生産・配送を効率化　人手不足解消の糸口に』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

本記事の冒頭部分は、以下の通りです。

『政府はヤマトホールディングスなどと手を組み、メーカーと物流業者、小売店が商品の流れを共有できるデータ基盤をつくる。生産予定や配送の状況、在庫などを一体で把握し、共同輸送などにつなげる。2022年度にはデータを開放し、物流のビッグデータをビジネスに活用できるようにする。人手不足の解消とともに、物流を起点とした生産性向上を狙う。。。』

この政府の動きについては、下記Webサイトに詳細情報が掲載されています。
http://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku2/11_logistics.pdf

この動きは、政府が積極的に行っている戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）の流れの一環として、「スマート物流サービスの改革」を行うことになります。

上記Webサイトの冒頭に、以下の文章が掲載されています。

『第４次産業革命時代に入り、今後、製造・物流・販売等の事業者が連携し、個社・業界の垣根を越えて総合的にデータが利活用されることで更なる相乗効果が発揮され、それにより国内外を含めたサプライチェーン全体の効率性・生産性の向上が期待されている。

一方、2011 年を境に我が国の人口は減少に転じており、高齢化の進展に加えて、共働き世帯や単身世帯の増加といった社会構造の変化が生じている。通信販売の急速な利用拡大やネットを利用した個人間売買の増加に伴って宅配便取扱個数が急増しており、コンビニエンスストアや都市型小型スーパー等の出店が拡大するなど、消費者の購買スタイルも変化している。。。』

これは、インターネット・IT・人工知能（AI)・IoTなどのツールやノウハウ、手法などをフル活用して、国内の製造、販売、流通、消費者までのモノと情報の流れを共有化して可視化することで、最適な組合せを高効率に自動化した一気通貫のサプライチェーンを構築することを狙っています。

2020年代には、業務用トラックなどの自動運転対応は、実現化される可能性が高いので、関係企業間でのデータ蓄積と共有化が進めば、この政府のイノベーションプログラムは、実用化されることになります。

例えば、国内でのインターネット通販の普及により物流需要が急増した結果、ヤマト運輸などの宅配事業者の能力を上回っており、このままでは破綻するリスクがあります。

しかも、インターネット通販需要は、これからも増えていく見込みになっています。

たびたび、本ブログ・コラムで書いていますように、日本の１５歳から６４歳までの生産年齢人口が急減少していますので、トラック運転手を含めた労働力不足が、年々深刻化していきます。

このような事態を解決するには、インターネット・IT・人工知能（AI)・IoTなどのツールやノウハウをフル活用して、自動化・機械化を極限まで推し進める必要があります。

この動きが現実化すると、日本版インダストリー4.0を実施することになります。

工場の生産・出荷の予定は、市場の販売数量と市場での流通在庫などから、いつも最適なように自動的に決められるとともに、トラックなどの物流のルールや物流量も自動的に最適なように設定されます。

この体制が実現すると、国内の製造、販売、流通、消費者までの流れが、高効率化して、労働力不足の課題解決につながる可能性があります。

また、このプロジェクトを実現するには、インターネット・IT・人工知能（AI)・IoTをフル活用しますので、国内の関連するITベンダーや中小企業にも、大きな新規事業機会が生まれます。

１５歳から６４歳までの生産年齢人口の急減少は、日本にとって深刻な問題です。

しかし、日本は同時に、この深刻な問題を解決する必要性という大きなニーズがあります。

この大きなニーズを背景に、オールジャパン体制で創意工夫して、解決していくことが重要であり、必要になります。

日本は、少子高齢化および生産年齢人口減少の課題に直面している先進国になります。

今からこれらの課題解決を行うやり方を開発・実用化すれば、後日、他国にこのやり方やノウハウを販売・提供することが可能になります。

このような状況は、国内ITベンダーや中小企業にとって、新規事業機会獲得につながります。

このプロジェクトを効果的に行うには、参加企業がオープンイノベーションのやり方を徹底的に取り入れて、全参加企業がハッピーになる、全員Win/Winの関係構築が必要です。

この政府主導のプロジェクトが、今後どのように動いて、成果を出していくのか注目しています。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『ネット電話 友達は目の前 海外校と英会話／小規模校同士で交流。。。』に関する考察

                                                   2018年１０月３日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

１０月２日付の日経新聞に、『ネット電話　友達は目の前 海外校と英会話/小規模校同士で交流　コミュニケーション力向上』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の一部抜粋（冒頭部分）は、以下の通りです。

『インターネットを通じて対面で電話できる「スカイプ」などのコミュニケーションツールを利用して授業を行う学校が広がっている。手軽に遠距離の相手と交流できることから、海外とつないで英会話を楽しんだり、小規模校同士での情報交換に利用したりしている。自治体が主導して積極的にネット電話を活用する動きもあり、実践的な英会話力、コミュニケーション力向上にも期待できそうだ。。。』

この記事では、インターネット電話を海外との教育現場で使う視点から書いていますが、私のブログ・コラムでは、実ビジネスへの使用や利便性などの視点から書いています。

インターネット電話の定義は、現在時点の『ウィキペディア（Wikipedia）』では、以下のように定義されています。

『インターネット電話（Internet phone）は、インターネット通信網によるVoIP技術を用いた電話である。P2Pによる通信を前提とするため、インターネット接続料金を別にすれば通話料は掛からない、即ち料金契約対象にはならないのが通常である。。。』

インターネット電話の代表的なものに、Skypeがあります。私も海外や国内の電話会議は、ほとんどの場合、Skypeを使っています。

Skype以外では、GoToMeetingなどの他のツールをを使うときもあります。

このようなインターネット電話の利便性が高いのは、インターネットのプラットフォームを使うことで、電話と比べて通信料金がかからないことです。

特に、海外企業とのインターネット電話を活用すると、高額な電話料金がかからないので、非常に助かります。

インターネット電話の利便性は、１対１の会話だけでなく、Skypeの事例で言いますと、最大１０人までの人数での会議を行うことができた経験をもっています。

また、PowerPoint、Excel、PDFなどの電子ファイルも、Skype会議中にそのまま送れたり、画面共有ができたりと、高い利便性を活用できます。

現在、SkypeやGoToMeetingだけでなく、数多くのインターネット電話のツールが、開発・実用化されています。

これらのインターネット電話ツールを使って実感していますのは、人とのコミュニケーションが場所や距離などの物理的な制約に左右されないで、何時でも何処でも、人と人、企業と企業がつながれる高い利便性です。

私が支援しているIT企業の中には、Skypeなどのインターネット電話やチャットツールなどを利用することで、時差が１～２時間のアセアン地域への出張回数が激減した会社もあります。

もちろん、インターネット電話だけでは、意思疎通が難しい場合、直接会ってFace-to-Faceの打合せも行うことが必要であり、重要です。

この会社は、海外企業と合同で動かしているプロジェクトの進捗は、スケジュール管理用のツールを使いながら、関係者間で定期的にSkype会議を行い話し合い、検討・確認することで、まったく問題なく運営しています。

このようなIT企業がある一方で、多くの中小企業は、まだ紙中心の仕事をしており、他企業との打合せは、国内出張してFace-to-Faceの打合せや電話による会話を中心に行っている会社が多いのが実情です。

もちろん、大多数の企業は、最低限、eメールを使ってはいますが。。。まだまだ、私の支援先企業も含めて、Faxの代わりの情報伝達の使い方にとどまっている会社が多いです。

最近、私の支援先企業は、IT企業だけでなく、製造事業者もアメリカのカリフォルニア州に拠点をもつ米国企業との間で、Skypeなどのツールを使ったインターネット会議をひんぱんに行うようになっています。

米国のカリフォルニア州などの西海岸は、日本との時差があっても、日本の午前中が米国の夕方から夜になりますので、お互いの生活を犠牲にしないで、インターネット会議を行えることによります。

私の実感では、多くの米国企業は、Skypeなどのインターネット電話で会話できる案件は、お互いの利便性を維持するために、Face-to-Faceの打合せよりもこのやり方を好む傾向が見られます。

今後、ますます多くの国内中小企業は、米欧アセアン地域の販路開拓を行ったり、オープンイノベーションのやり方で、海外企業との連携・協業(アライアンス）を組むことが多くなります。

これらの中小企業は、インターネットやITを使いこなせることが、より一層重要になります。

いわゆるITリテラシーを高めて、これらのITツールを使って、ビジネスの生産性、利便性を高めていくことが必要であり、重要です。

Skypeなどのインターネット電話ツールは、海外だけでなく、国内でも、首都圏の企業と名古屋、福岡、北海道などの地域に拠点をもつ企業間との会話を有効に行えます。

Skypeなどのインターネット電話ツールは、国内でも地域差や時間差などの物理的な制約を最小化します。

今後、日本はますます１５歳から６４歳までの生産年齢人口が急減少していきますので、中小企業はITリテラシーを高めて、これらのITツールを使いこなして、生産性・利便性などの向上を行いながらビジネスを行っていく姿勢が、より一層重要になります。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『AI、データ不足6割 主要100社に聞く 本社・日経BP調査 「動かない頭脳」続出の恐れ』について

                                                       2018年９月３０日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

９月３０日付の日経新聞に、『AI、データ不足6割　主要100社に聞く 本社・日経BP調査 「動かない頭脳」続出の恐れ』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の抜粋（冒頭部分）は、以下の通りです。

『日本の主要企業の６割が人工知能運用に欠かせないデータ活用で課題を抱えていることが分かった。製品やサービスの開発、事業開拓などＡＩの用途は新たな分野に広がりつつある。だが必要なデータが不足していたり、データ形式が不ぞろいで使えなかったりと、ＡＩの導入に戸惑う事例も多い。欧米を中心に企業のＡＩ活用が急拡大するなか、「動かないＡＩ」が増え続ければ世界競争に出遅れかねない。。。』

この記事の趣旨は、機械学習に基づく人工知能（AI)は、データが無ければ学習しないので、多くの国内企業がそのデータの重要性に気が付き始めたが、データ自体を有効に活用する前の状態になっていることについて書いているようです。

機械学習に基づく人工知能（AI)の活用は、データがなければ何も前に進みませんので、何をいまさらわかりきっていることについて書いているのかとの印象をもちます。

今まで、人工知能（AI)は、何回かのブームがありました。その後に、AIを現実世界に活用するための条件やコンピューターの計算能力の未発達などの理由で、AIという言葉だけで終わってきました。

現在の機械学習によるAIは、足が地についた形で社会や事業分野に広がっています。

それは、機械学習のアルゴリズム開発が、グーグルなどの米大手ITベンダーによって、大きな進展を示していることと、そのアルゴリズムを動かすCPUなどの環境が劇的に進化していることによります。

グーグルの場合で言いますと、このIT企業は2014年に4億ドルでロンドンの人工知能スタートアップ、DeepMind社（ディープマインド）を買収しました。

このAIベンチャーは、世界最高の棋士のひとりであるイ・セドル氏に、彼らが開発した囲碁AIソフトウェア「AlphaGo」で打ち勝ちました。

AlphaGoは、機械学習方式のAIソフトウエアです。

グーグルは、その後も多くのAIベンチャーを買収し続けており、多くの技術。ノウハウ蓄積を行っています。

グーグルの強みは、巨大なデータ獲得を毎日自動的に行えることです。特に、グーグルは、ディープマインドのAIノウハウを、自社の検索エンジンや翻訳エンジンなどに搭載以降、これらのエンジン性能が大幅に向上しました。

その結果、より多くの企業や個人が、グーグルの検索エンジンや翻訳エンジンなどを日常的に使うようになっています。

当然のごとく、グーグルは、毎日多くのデータ蓄積を行っており、その競争力は毎日強化されています。

EUが個人情報保護の新ルール「一般データ保護規則（GDPR）」を施行した理由の一つに、グーグルなどの一部の米大手ITベンダーに、巨大な個人情報（データ）を独占的に扱われることへのリスク低減にあります。

グーグルは、自動運転機能付EVの開発・実用化を積極的に行っています。そのため、グーグルは、長期間アメリカ国内で、自動運転車の試作版を、公道で毎日走らせて多くの実証データを集めており、このデータをAIに学習させています。

AIに読み込ませるためのデータは、既存のものを活用するやり方と、グーグルのように新規に獲得するやり方があります。

しかし、多くの場合、本日の抜粋記事にありますように、既存データはそのままでは、AIの学習に使えません。

これは、当然のことです。既存データの収集や蓄積が、AIの学習に使う前提で行われていないことによります。

特に、日本のように、アナログ的なやり方で、紙中心のビジネスを行っている組織や企業が多いところでは、データ蓄積のやり方について、標準化・規格化されていませんので、幾ら多くのデータがあってもそのままでは使えない状況になっています。

自動運転車の視点から言いますと、恐らくトヨタ自動車はグーグルの脅威に気が付いており、相当な危機感をもって、当該自動運転車の開発・実用化を進めていると考えています。

自動運転車の性能は、AIの能力に大きく左右されることによります。

国内企業の中には、AIベンチャーのPNF（株式会社Preferred Networks）のように、グーグルに対抗すべく、自前のAIアルゴリズムやソフトウェアを稼働するために、自前のプライベート・スーパーコンピュータを活用する企業も出てきました。

国内企業が、機械学習をベースにしたAIを活用するには、AIに多くのデータを与えて学習させる必要があります。

まず、その必要性を理解・認識して、既存データを標準化・共通化したフォーマットで再整理することから始める必要があります。

今は、紙に印刷されたデータやグラフを読み取って、Excelなどの表ツールに数字化してくれるサービスも利用できますので、このようなやり方を採用しつつ、効率的にデータベースを構築することが重要です。

ベンチャーや中小を含む国内企業は、AI、IoTを含むインターネットやITが急速に既存事業基盤を破壊して、新規に再構築していきますので、その動きを見つつ、自社の事業の見直しと再設定を迅速に行っていく必要があります。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『グーグル、トヨタを逆転 自動運転の特許競争力１位 車の主戦場、ＡＩに』に関する考察

                                                       2018年９月１５日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

９月１３日付の日経新聞に、『グーグル、トヨタを逆転 自動運転の特許競争力１位 車の主戦場、ＡＩに』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

当該記事の抜粋（冒頭部分）は、以下の通りです。

『米グーグルが自動車の自動運転に関する特許競争力でトヨタ自動車などを逆転し、首位となったことが分かった。決め手になったのが自動運転車の「頭脳」を担う人工知能（ＡＩ）だ。自動車はデータを解析しながら走る製品へと変貌し、メーカー各社の競争の焦点も燃費向上や生産効率からデータの活用技術へと移る。大量の情報を競争力に変える「データエコノミー」の到来はハード重視で来た日本車各社を追い詰め始めた。。。』

この記事のポイントは、自動運転機能の開発・実用化を行う上で必要になるソフトウェアの部分が、人工知能（AI)の活用を含めて、グーグルにおさえられつつあることです。

自動運転車には、一般的に下記のレベルが定義されています。（国土交通省のWebサイトから引用しています。）
１．レベル１：自動ブレーキなどの運転支援
２．レベル２：特定条件下での自動運転機能（レベル１の組み合わせ）
【例】 高速道路での自動運転モード機能
①遅いクルマがいれば自動で追い越す
②高速道路の分合流を自動で行う
３．レベル３：条件付自動運転
システムが全ての運転タスクを実施するが、システムの介入要求などに対してドライバーが適切に対応することが必要
４．レベル４：特定条件下における完全自動運転
特定条件下においてシステムが全ての運転タスクを実施
５．レベル５：完全自動運転
常にシステムが全ての運転タスクを実施

このうち、グーグルが抑えつつある特許は、AIをフル活用したレベル３以上の部分に集中しています。

記事によると、先端特許報告書「国際サーチリポート」での引用回数が、グーグルは累計769回と、トヨタの1.6倍に相当しているとのことです。

引用回数が多いほど、特許の審査官が、類似特許の可否を審査するときに、大元の特許として認知される可能性が高く、後発企業が出願する特許が認められなくなります。

グーグルは、自動運転車のレベル３以上の頭脳部分に集中して、特許化していることになります。

グーグルは、自社の強みをレベル３以上の自動運転機能の開発・実用化を行う上で必要な、AIを含むソフトウェアとしています。

自動運転車は、言わば、動く電子端末機器です。ハードウェア部分は、自動車メーカーが、今までの長い自動車産業の中で、数多くのノウハウ蓄積を行っています。

グーグルは、ハードウェア部分をオープンイノベーションのやり方で獲得して、自動運転車の頭脳を自社のソフトウェアを活用して、差別化・差異化を図ろうとしています。

グーグルは、このような差別化・差異化を行っていきますが、自社を自動車メーカーとする経営意図はもっていません。

グーグルにとっては、自動車は動く電子端末機器であり、スマートフォンの最大シェアをもつOSであるアンドロイドをプラットフォームで提供しているように、自動運転車分野でソフトウェア部分のプラットフォーマーになることです。

グーグルは、自動運転車のプラットフォームをおさえて、自社の検索エンジン活用やインターネットの情報閲覧などを自動運転車の中で使ってもらうことで、更なるインターネット広告宣伝収入を増やそうとしています。

米アップルや米アマゾンなどの他の大手IT企業も、自動運転車の頭脳部分のプラットフォーマーになるために、関連するソフトウェア開発をAIを含めて急ピッチで行っています。

これに対して、トヨタなどの国内自動車メーカーは、自動車本体の販売に注力するビジネスモデルを前提条件として、自動運転車の開発・実用化を行っています。

レベル４やレベル５の自動運転車は、人が運転することに注力する必要がありません。

当然のごとく、人がレベル４以上の自動運転車に求めることは、A地点からB地点まで、負荷なしに移動することであり、移動時間中には、本を読む、映画を見る、音楽を聴く、ゲームを楽しむなどことになります。

完全自動運転化が実現すると、基本的には交通事故が激減して、高速道路などでの渋滞も発生しないことになります。

自動運転車のハードウェア部分に求められるのは、A地点からB地点まで移動できれば良いのです。

このような状況下では、バスやタクシーの役割も変わりますし、自動車を所有する概念から、自動車を必要なときだけ、利用するカーシェアリングのような考え方が主流になる可能性があります。

当然のごとく、トヨタなどの国内自動車メーカーは、そう遠くない将来、既存の自動車事業のビジネスモデルの急変化を予想しているとみています。

トヨタやホンダは、米シリコンバレーに大型のIT研究開発拠点を作り、PFNなどの国内AIベンチャーに大型出資などを行って、備えています。

今後、トヨタなどの国内自動車メーカーが、自動運転車の開発・実用化と、変化する事業環境下で、どのようなビジネスモデルを打ち出してくるのか、注目していきます。

AIの開発・実用化は、当初予想よりも早いスピードで進化しています。急激な事業環境変化が、そう遠くない将来に起こるとみています。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『自治体業務、職員半減でも維持 総務省がＡＩ導入支援 人口減に備え』に関する考察

                                                       2018年９月９日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

９月９日付の日経新聞に、『自治体業務、職員半減でも維持 総務省がＡＩ導入支援　人口減に備え』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の一部抜粋は、以下の通りです。
『総務省は人工知能（ＡＩ）や事務処理の自動化技術などを導入する自治体の支援に乗りだす。介護の審査のような膨大な手間と時間がかかる仕事を効率化することを目指す。人口減や少子高齢化で地方公務員も減少が予想される。2040年ごろを想定して、現在の半数の職員でも地域の行政機能を維持できるように自治体のＩＴ（情報技術）化を加速する方針だ。。。』

私は、本ブログ・コラムで、最近、企業・金融機関や行政機関などでの事務作業の合理化・機械化・自動化の必要性などについて書いています。

これは、１５歳から６４歳までの生産年齢人口が急減少する日本の状況下で、中小企業の労働力不足の課題解決は深刻さを増していくため、日本全体で労働力の再配分を真剣に考え・実行する必要があることが必要と考えることによります。

単純、あるいは定型業務などの事務作業は、徹底的な自動化・機械化を行うことができます。

事務作業の自動化・機械化を実行するには、現行の事務作業を見直して、紙作業を徹底的に排除・デジタル化することが、必要不可欠になります。

紙作業を徹底的に排除するには、現行の業務フローを見直して、無駄なことを徹底的に排除して、紙作業を止める、承認行為から捺印を行わないで、たとえば、Webサイト上での情報共有や承認行為を簡単に行える仕組み作りが有効です。

さらに、最近、RPARobotic Process Automation）導入が積極的に行われるようになっています。RPAは、単純な間接・事務業務を自動化すうツールです。

大手企業からRPA導入が進んでいます。これは、労働力コストの削減や労働力の再配分などを主目的にしています。

昨年あたりから、大手を含む金融機関などで、事務作業をRPAで置き換えて、労働力の削減と、再配分を積極的に行っています。このことを行う主な要因は、低い貸出金利による低収益状況の改善です。

RPA導入により、金融機関は労働力の再配分と削減効果により、一定規模の収益改善を目指しますし、可能になります。

私の支援先企業である中小企業の中でも、一定規模の投資が必要になりますが、RPA導入により事務作業員数の削減を可能にしている会社もあります。

私は、以前から行政機関も紙中心の事務作業を止めて、デジタル化による徹底的な自動化・機械化を行って人員再配置や削減を行う必要性を、本ブログ・コラムで書いています。

これは、人的資源を公的機関から民間企業などに再配置することと、行政機関に係るコスト削減を可能にすることによります。

また、事務作業を自動化・機械化を行うことで、住民に対する行政サービス内容の改善、たとえば、住民への通知や待ち時間の短縮化などの効果が生まれます。

このことを全省庁や行政機関で行うには、現在の規則を改めて、紙による提出義務化されていることなどを止めるなどが必要になります。

政府は、電子政府化（eガバメント）を推し進めるとしています。本日の記事にあります、総務省が事務処理の自動化技術などを導入する自治体の支援に乗りだすのは、その一つになります。

今後の日本は、１５歳から６４歳までの生産年齢人口が急減少することにより、一般的には経済規模が小さくなりますし、労働力人口が枯渇する事態に直面します。

このことを解決する唯一のやり方の一つが、RPAやAIなどのITツールを徹底的に活用することで、日本全体を高効率化して、人を単純作業から開放して、より創造的な仕事に注力できるようにすることです。

このような事業環境下では、多くのベンチャーや中小のITベンダーに、多くの新規事業機会を与えます。

日本のITベンダーは、米大手ITベンダーのようなプラットフォーマーにはなれませんが、インターネット・IT・AI・IoT対応のプラットフォームを活用して、各種のアプリケーションサービスを提供できる能力をもっています。

このような視点から、政府のeガバメント対応に注目していきます。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『ＡＩ開発 異業種に商機 学習用画像や発注支援 ピクスタなど』に関する考察

                                                         2018年９月８日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

９月８日付の日経新聞に、『ＡＩ開発 異業種に商機 学習用画像や発注支援　ピクスタなど』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

当該記事の抜粋内容は、以下の通りです。
『異業種の人工知能（ＡＩ）ビジネスへの参入が相次いでいる。ＡＩでは米グーグルなどデータ収集からＡＩの開発までを全て担う大企業が主流だが、市場の広がりを背景に画像データの販売など異分野から参画する企業が増えている。新たな技術やノウハウを持ち込むことで、ＡＩの進化はさらに加速しそうだ。。。』

人工知能（AI)は、日々進化しています。大規模なAIのプラットフォームは、グーグル、アマゾン、アップル、フェースブック、マイクロソフトなどの米大手ITベンダーにより、強力かつ急速に、日常的に更新されています。

これは、AI活用にはベースとなる大量のデータが必要であり、上記米大手ITベンダーは、毎日大量データを収集できていることによります。

たとえば、グーグルの検索エンジンや翻訳エンジンは、毎日多くの人が活用していますので、データベースは日常的に積みあがっていきます。

アマゾンのインターネット通販サイトにも、毎日多くの人がアクセスしていますので、日常的にデータベースは積みあがっていきます。

これは、米大手ITベンダーが各分野で築いた強力なITプラットフォームをもっていることによります。

今から国内企業が、米大手ITベンダーと同じようなことを行っても、彼らのプラットフォームを破壊・再構築することは、一般的に難しい状況になっています。

一方、そのような事業環境下で、得意のソフトウェア開発力で、グーグルの検索エンジンの牙城に切り込もうとしている、東大発ベンチャーのプリファード・ネットワークス（PFN）のようなITベンチャーもいます。

PFNの場合、大手企業からの出資により、最新のプライベート・スーパーコンピュータ稼働して、深層学習の研究開発および関連技術の迅速な実用化、また、世界的な開発競争を勝ち抜こうとしています。

PNFほどではないにしても、米アマゾンのクラウドサービスなどを活用して、AIベースのサービスを開発・実用化している多くのITベンチャーや異業者からの参入企業が出現しています。

たとえば、本日の記事に出ているクラウドワークスは、「AI開発サポートプラン」サービスを2017年2月23日から始めています。
このサービスは、下記Webサイトに掲載されています。
https://crowdworks.jp/press/?p=7092

このサイトによると、クラウドワークスに登録されている120万人のクラウドワーカーを活用することで、短期間で大量データの処理・収集・評価の実施しています。

bot開発事業者に「自然言語処理技術向上のための5万件の教師データを7日間で収集・提供した事例」が掲載されています。

クラウドワークスの事例は、AIを活用するためのデータ提供支援になります。クラウドワークスと契約しているフリーランスに依頼することでデータ収集が可能になります。

以前は、AIを開発・実用化するには、自前で大規模なサーバーやデータセンターをもつ必要がありました。

現在、多くのITベンチャーは、アマゾンやマイクロソフトなどのクラウドサービスを活用して、AIを利用した各種アプリケーションサービスを開発・実用化しています。

ITベンチャーを含む国内企業は、米大手ITベンダーのようなプラットフォーマーにはなれませんが、AIを活用したアプリケーションソフト（翻訳エンジンなど）や、AIを実用化するのに必要なデータ提供支援などの周辺領域で事業化することが得意です。

今までは、AIという言葉が、一種のマーケティングや宣伝目的で使用されてきたことは、否めません。

しかし、AIの活用分野が確実に広がっており、その実需を取り込んだITベンチャーやIT企業が、AIの強みを活かしたアプリケーションサービスを着実に開発・実用化してしています。

今後、国内ITベンチャーやITベンダーが、AIを使いこなして、ますます多くの事業分野で、効率性向上や新規事業立上を実現していくことを期待しています。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁

日経記事；『迅速輸出へ積み荷書類電子化 手続き短縮、３日から１日 年度内に実証実験』に関する考察

                                                      2018年９月５日

皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー　山本　雅暁です。

９月５日付の日経新聞に、『迅速輸出へ積み荷書類電子化 手続き短縮、３日から１日 年度内に実証実験』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の一部抜粋は、以下の通りです。

『日本の港の輸出手続きの迅速化に向けた官民の取り組みが動き出す。経済産業省と運送業者や商社などが協力し、クラウド上で積み荷などのデータを関係業者間で共有できるしくみをつくる。紙の書類でのやりとりで３日間かかっていた手続きを１日に短縮する。輸出手続きの煩雑さの改善を進め、物流の国際競争力を高める。2019年度からの実施をめざす。。。』

経産省がこの記事通りに動くとすると、ようやく、日本の輸出手続きの機械化が進むことになります。

国内中小企業は、１５歳から６４歳までの生産年齢人口が急減少し、国内市場規模が縮小していく事業環境下で、収益確保・拡大を図るやり方の一つが、輸出事業の実行になります。

国内中小企業が海外に輸出事業を行う場合、一般的に販売会社を通じて行う間接販売と、自社自ら行う直接販売を行う二通りのやり方があります。

最近、BtoCおよびBtoBの両タイプの輸出ビジネスで活発に活用されているインターネット通販は、直接販売（輸出）の一つになります。

国内中小企業が輸出事業を行うときに、国内販売と異なって、負荷として課題になってくるのが、輸出価格決定、輸出手続きと輸出入関税、物流手配と物流コストになります。

輸出価格は、US$やEUROなどの為替動向をみながら決定していきます。為替動向の予測は、神のみぞ知る世界になりますので、ある程度リスクヘッジしながら、価格競争力の兼合いにより、輸出価格を設定することになります。

輸出手続きと輸出入関税の扱いは、フォワーダー（貨物利用運送事業者）を選んで、委託することにより、多くの場合、解決します。

物流手配についても、フォワーダーに委託することで解決します。

物流コストは、物流に要する時間（リードタイム）の長さと反比例します。物流リードタイムを短くするには、一般的には航空輸送のやり方を採用します。

その場合、物流コストは高くなります。

一方、物流コストを下げるには、船輸送のやり方を採用します。一般的に、多くの場合、中小企業１社でコンテナを満載するほどの物量をもちませんので、混載サービスを採用します。このやり方が、最も物流コストを安くします。

この船輸送で最大の問題になるのが、比較的長い物流リードタイムになります。最近では、多くの貨物会社は、高速貨物船を活用していますので、貨物が船の上に載っている時間は短くなっています。

船輸送で物流リードタイムの短縮化のネックになっていますが、港湾施設の不効率さと、輸出手続きの複雑さと非効率さです。

港湾施設の場合、政府は主要港湾設備の２４時間稼働体制の実現の方向性を打ち出していますが、現時点では、部分的な実施状況になっています。

輸出手続きは、まだ手つかずの状態です。現時点では、中小企業が国内の港から輸出するとき、貨物船の入港３日前までに積み荷の内容や積載量などを記した書類を整える必要があります。

これは、日本の輸出手続きが、すべて紙ベースで行われていることによります。通関業者や船会社などのすべての関連企業が、直接手渡しやファクスなどで受領した書類をチェックして行うために、３日前に当該書類を提出することになっています。

本日の記事通りに、経産省が、当該作業の電子化・機械化に動くのであれば、輸出手続きの簡素化の観点から歓迎します。

日本の行政の事務作業では、あまりにも紙ベースの作業が多くあり、効率を極端に落としています。

輸出手続きが、すべて、パソコン、タブレット端末、スマートフォンなどか、所定のWebサイトにアクセスして入力して、関連業者や企業が当該サイトで確認し、情報共有できる仕組みを作ればで良く、特別に難しいことではありません。

要は、経産省などの行政のやる気の問題です。政府が指向しているeガバメントを、すべての可能な事業領域で確実に実行すれば良いのです。

輸出手続きの電子化・自動化は、2019年からの実施をスケジュール設定しているようですので、期待して支援企業と共に待つことにいたします。

紙ベースの事務作業をすべて撤廃して、電子化・機械化・自動化による効率性と生産性向上は、日本経済の再強化のために必要不可欠になります。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー　GBM&A　山本　雅暁